从现有的numpy数组中导出许多数组来计算相关系数

Question

鉴于以下数百个项目的numpy数组： [股票代码，货币，日期，汇率]

array([['AIndex', 'AUD', '2018-01-01', 1.28],
       ['BIndex', 'EUR', '2018-01-01', -0.248],
       ['CIndex', 'HKD', '2018-01-01', -1.18],
       ...,
       ['DIndex', 'JPY', '2018-04-06', -1.046],
       ['EIndex', 'EUR', '2018-04-06', 1.092],
       ['Findex', 'CAD', '2018-04-06', 0.61]], dtype=object)

我想找出哪两个代号（即AIndex，BIndex）具有最强的相关性，给出每个项目末尾的费率（例如：1.28）。

我想避免为每种类型的股票代码手动创建一个新数组，并且需要通过股票代码按日期来完成关联，忽略货币。

然后，我可以对相关系数进行评分，并使用此方法找到最强的相关系数：

How do you calculate correlation between all columns in a DataFrame and all columns in another DataFrame?